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Husqvarna apporte la GenAI au pied de ses cha�nes de fabrication

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La soci�t� su�doise aide ses techniciens � r�soudre les probl�mes sur les �quipements industriel gr�ce � son AI Factory Companion, une application aliment�e par l'IA g�n�rative.

Publicit�� Le d�pannage a toujours �t� un probl�me dans la fabrication �, dit d'embl�e Jonathan Wickstr�m, responsable de la num�risation de la fabrication chez Husqvarna. Bas� � Stockholm, en Su�de, l'industriel existe depuis 1689, date � laquelle elle fabriquait des mousquets. Elle a produit sa derni�re arme � feu 300 ans plus tard et fabrique aujourd'hui des produits motoris�s d'ext�rieur tels que des tondeuses � gazon robotis�es, des tron�onneuses et des taille-bordures, ainsi que des �quipements et des outils diamant�s pour les secteurs de la construction et de la pierre.

Aujourd'hui, l'entreprise, en �troite collaboration avec Microsoft, exploite l'IA g�n�rative pour r�duire les temps d'arr�t impr�vus dans les usines, lorsque les techniciens et op�rateurs doivent r�soudre des probl�mes li�s aux �quipements. C'est ainsi qu'est n� le AI Factory Companion, un copilote d'IA g�n�rative qui aide ces profils � diagnostiquer et r�soudre les probl�mes li�s aux machines. Ils peuvent y d�crire les sympt�mes d'une machine, et le compagnon va alors sugg�rer des tests pour valider le probl�me et proposer des solutions possibles.

Information dispers�e dans plusieurs silos

� Lorsqu'une machine tombe en panne, cela peut �tre pour un grand nombre de raisons diff�rentes, note Jonathan Wickstr�m. Historiquement, ce probl�me a �t� r�solu gr�ce � la documentation. � Les techniciens parcouraient donc les manuels d'utilisation et les historiques de maintenance pour tenter de comprendre le probl�me. Les manuels �taient souvent sur papier ou au format PDF, et l'historique de la maintenance pouvait �tre enregistr� dans des syst�mes d�pendant des op�rations, dont d�pend Jonathan Wickstr�m, ou dans d'autres silos de l'entreprise. � Nous avons aussi des machines connect�es, explique le responsable. Parfois, nos machines s'arr�tent du fait d'une panne informatique, des pannes qui sont document�es dans notre syst�me g�rant les incidents IT. �

Selon Jonathan Wickstr�m, les op�rationnels ayant plus de 20 ans d'exp�rience peuvent savoir imm�diatement quel est le probl�me d'une machine, ou du moins savoir o� chercher pour l'isoler. � Mais un nouveau venu dans l'atelier n'aurait pas ces connaissances approfondies �, souligne-t-il. En outre, les ateliers de Husqvarna fonctionnent 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Les techniciens extr�mement comp�tents qui passent le plus clair de leur temps � �laborer de nouvelles solutions sont disponibles pendant la journ�e, mais pas pendant l'�quipe de nuit, ce qui peut provoquer des p�riodes d'indisponibilit� prolong�es.

Le RAG pour attaquer la base de connaissances

Aliment� par Azure OpenAI, le compagnon � base d'IA a acc�s aux donn�es g�n�r�es par les machines dans l'usine, ainsi qu'� une base de connaissances de manuels et de documentation sur l'historique de la maintenance, quel que soit le silo dans lequel il se trouve. Le compagnon peut �galement acc�der � la base de connaissances � l'aide de la g�n�ration augment�e par la recherche (RAG).

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Jonathan Wickstr�m, responsable de la num�risation de la fabrication chez Husqvarna : � le compagnon peut traiter les questions simples, de l'ordre de 20 % de l'ensemble des interrogations �. (Photo : Husqvarna)

Non seulement les utilisateurs peuvent se tourner vers le compagnon pour obtenir de l'aide, mais Jonathan Wickstr�m et son �quipe utilisent �galement les capacit�s de la technologie pour rendre les machines de l'usine proactives. Si un �quipement �met une alarme indiquant un dysfonctionnement par exemple, cette alarme peut inciter le compagnon � prendre l'initiative et � demander des diagnostics et des solutions envisageables qu'il peut ensuite fournir de mani�re proactive � un op�rateur.

Unifier le mod�le de data et d'op�rations

Husqvarna a lanc�, depuis des ann�es, un programme de transformation num�rique, cherchant � am�liorer l'efficacit� de ses op�rations. L'AI Factory Companion n'en est qu'une composante. Le d�fi pour l'entreprise, et pour de nombreux fabricants ? Les �quipements industriels d�ploy�s peuvent �tre en place depuis des d�cennies. Extraire les donn�es de ces machines et les int�grer � des syst�mes modernes n'est donc pas t�che facile. Par ailleurs, la n�cessit� d'une faible latence dans l'usine signifie qu'une partie de l'infrastructure de donn�es doit �tre install�e localement, en Edge. Tout en ayant besoin des ressources du cloud.

La r�ponse � ces contraintes a consist�, pour Husqvarna, � s'appuyer sur Azure IoT Operations comme centre de collecte et de traitement des donn�es de son �quipement industriel. IoT Operations a pour but d'aider les entreprises � transformer leurs op�rations gr�ce � l'approche cloud de Microsoft, unifiant les diff�rentes �quipes, les sites distribu�s et les syst�mes autour d'un mod�le d'op�rations, de s�curit�, d'applications et de donn�es unique.

Des temps d'interruption r�duits parfois de 50 ou 60%

L'AI Factory Companion exploite les donn�es provenant des capteurs, mais la volont� d'Husqvarna est de transformer les op�rations en exploitant les donn�es � tous les niveaux (voir encadr�). Jonathan Wickstr�m explique qu'une partie de la transformation de l'industriel a consist� � lui permettre de mesurer les temps d'arr�t de mani�re significative, mais qu'il est difficile de fournir des mesures exactes concernant l'am�lioration de l'efficacit� de l'entreprise gr�ce � l'AI Factory Companion. � Nous savons que les techniciens et agents de maintenance passent parfois deux heures ou plus � r�parer les pannes, explique Daniel Johansson, responsable de la num�risation de la fabrication et des op�rations chez Husqvarna. Dans certains cas, nous r�duisons ce temps d'un petit pourcentage, mais dans d'autres cas, nous le r�duisons de 50 � 60%. �

Enrichir la base de connaissances

Jonathan Wickstr�m ajoute que le compagnon n'en est qu'� ses d�buts, et il s'attend � ce que son utilit� augmente consid�rablement au fur et � mesure que la base de connaissances s'�toffe. � Nous ne pouvons pas encore r�pondre � toutes les interrogations, mais nous pouvons traiter les questions simples, de l'ordre de 20 % de l'ensemble, et dans certains cas, nous pouvons acc�l�rer le temps de r�solution de fa�on importante, explique-t-il. Si nous n'avons pas de donn�es, nous ne pouvons rien faire, et il en sera ainsi pendant un certain temps. Mais maintenant, nous pouvons am�liorer la base de connaissances commune au lieu de nous contenter de remplir un autre PDF que personne ne consultera �.

Selon le responsable, la vraie magie de ce type de technologies r�side dans une bonne recherche, qui permet de trouver les documents les plus pertinents pour r�pondre � la question d'un utilisateur. Pour cela, il faut ma�triser les technologies traditionnelles et les combiner avec les LLM. Par exemple, si un utilisateur demande au compagnon : � quelle est le dernier �v�nement qui est arriv� � cette machine ? �, il est difficile pour l'IA de r�pondre � cette question, car le terme 'dernier' est un concept complexe. Alors qu'une simple requ�te SQL peut facilement trier les r�sultats par date et fournir une r�ponse pertinente.

Article r�dig� par

Thor Olavsruf, CIO (adapt� par Reynald Fl�chaux)

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